第6章 大型语言模型预训练

串联分词、数据清洗、并行拓扑、预训练、Freeze/LoRA/P-Tuning与信息抽取；用上下文合同、状态轨迹和独立评估门交付token账本、数据谱系、并行拓扑、检查点与参数高效微调差分

学习目标

  • 解释分词器、分布式框架、预训练与参数高效微调中的数据、目标、模型/算法状态与输出，而不只罗列名称
  • 用单一反例“只报告最终loss，隐藏分词版本、数据去重、并行切分和失败检查点”定位第6章 大型语言模型预训练的首个错误状态
  • 交付token账本、数据谱系、并行拓扑、检查点与参数高效微调差分，区分2023书目快照、原始研究和当前未知

为什么从这个问题开始

第6章 大型语言模型预训练围绕“大型语言模型预训练怎样证明token、样本、并行状态和检查点都可追溯？”建立贯穿任务：在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放分词器、分布式框架、预训练与参数高效微调。先预测数据、目标、模型/算法状态、奖励、输出或评估中的首个变化，再运行参考、故障和恢复路径；只有守住“第6章 大型语言模型预训练的数据版本、模型/算法状态、训练或推理输出、评估与适用边界始终可追溯”并交付token账本、数据谱系、并行拓扑、检查点与参数高效微调差分，模型名、loss、奖励或演示输出才可能成为机制证据。

书目、181个坐标与技术事实边界

第6章 大型语言模型预训练以北京化工大学图书馆书目核对刘聪、杜振东、涂铭、沈盛宇著《ChatGPT原理与实战：大型语言模型的算法、技术和私有化》，机械工业出版社，2023年8月，XI+291页，ISBN 978-7-111-73303-4；馆藏记录将它作为中文技术著作，本课程不虚构英文原版或翻译来源。

第6章 大型语言模型预训练以得到数字版完整目录核对前言、10个章标题和170个节/小节，共181个正式层级；数字版页面列出2023年7月发行信息，而馆藏书目列2023年8月出版，因此课程分别保留数字发行与纸书出版时间，不强行合并。课程以学习地图、前言、10章和总复习共13页承载全部坐标。

第6章 大型语言模型预训练没有获得纸书完整正文访问权，来源级别是outline-only；目录只限定学习范围，Transformer、BERT、GPT、PPO、RLHF、思维链和LoRA等事实必须回到原始论文独立核对。本站不复制或近似改写纸书正文、图片、代码和练习，所有中文机制解释、状态轨迹、反例、交互、练习与答案均为独立教学重构；ChatGPT产品和行业趋势陈述明确限定为2023年历史快照。

本页独立事实来源

  • Transformer原始论文：在第6章 大型语言模型预训练中，独立核对注意力、编码器/解码器和序列建模机制。
  • GPT-3原始论文：在第6章 大型语言模型预训练中，独立核对自回归预训练、规模与上下文学习的历史证据。
  • LoRA原始论文：在第6章 大型语言模型预训练中，独立核对低秩适配、冻结基座参数与可训练参数边界。

正式目录坐标逐项解释

第6章 大型语言模型预训练

坐标 1/26：第6章 大型语言模型预训练。稳定证据键 CGPT-A。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.1 大型预训练模型简介

坐标 2/26：6.1 大型预训练模型简介。稳定证据键 CGPT-B。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.2 预训练模型中的分词器

坐标 3/26：6.2 预训练模型中的分词器。稳定证据键 CGPT-C。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.2.1 BPE

坐标 4/26：6.2.1 BPE。稳定证据键 CGPT-D。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.2.2 WordPiece

坐标 5/26：6.2.2 WordPiece。稳定证据键 CGPT-E。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.2.3 Unigram

坐标 6/26：6.2.3 Unigram。稳定证据键 CGPT-F。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.2.4 SentencePiece

坐标 7/26：6.2.4 SentencePiece。稳定证据键 CGPT-G。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3 分布式深度学习框架

坐标 8/26：6.3 分布式深度学习框架。稳定证据键 CGPT-H。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.1 并行范式简介

坐标 9/26：6.3.1 并行范式简介。稳定证据键 CGPT-I。 第6章 大型语言模型预训练把6.3.1 并行范式简介放入来源、输入、目标、状态变换、输出与独立评估合同，并用单故障反例定位首个偏离。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.2 Megatron-LM

坐标 10/26：6.3.2 Megatron-LM。稳定证据键 CGPT-J。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.3 DeepSpeed

坐标 11/26：6.3.3 DeepSpeed。稳定证据键 CGPT-K。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.4 Colossal-AI

坐标 12/26：6.3.4 Colossal-AI。稳定证据键 CGPT-L。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.5 FairScale

坐标 13/26：6.3.5 FairScale。稳定证据键 CGPT-M。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.6 ParallelFormers

坐标 14/26：6.3.6 ParallelFormers。稳定证据键 CGPT-N。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.3.7 OneFlow

坐标 15/26：6.3.7 OneFlow。稳定证据键 CGPT-O。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.4 基于大型语言模型的预训练实战

坐标 16/26：6.4 基于大型语言模型的预训练实战。稳定证据键 CGPT-P。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.4.1 项目简介

坐标 17/26：6.4.1 项目简介。稳定证据键 CGPT-Q。 第6章 大型语言模型预训练为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.4.2 数据预处理模块

坐标 18/26：6.4.2 数据预处理模块。稳定证据键 CGPT-R。 第6章 大型语言模型预训练为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.4.3 执行模型训练

坐标 19/26：6.4.3 执行模型训练。稳定证据键 CGPT-S。 第6章 大型语言模型预训练为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战

坐标 20/26：6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战。稳定证据键 CGPT-T。 第6章 大型语言模型预训练把6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战放入来源、输入、目标、状态变换、输出与独立评估合同，并用单故障反例定位首个偏离。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5.1 项目简介

坐标 21/26：6.5.1 项目简介。稳定证据键 CGPT-U。 第6章 大型语言模型预训练为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5.2 数据预处理模块

坐标 22/26：6.5.2 数据预处理模块。稳定证据键 CGPT-V。 第6章 大型语言模型预训练为数据切分、预处理、checkpoint、推理配置和评估结果建立谱系，防止训练/测试泄漏和阶段错配。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5.3 Freeze微调模块

坐标 23/26：6.5.3 Freeze微调模块。稳定证据键 CGPT-W。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5.4 LoRA微调模块

坐标 24/26：6.5.4 LoRA微调模块。稳定证据键 CGPT-X。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.5.5 P-Tuning v2微调模块

坐标 25/26：6.5.5 P-Tuning v2微调模块。稳定证据键 CGPT-Y。 第6章 大型语言模型预训练记录tokenizer哈希、数据去重、并行拓扑、优化器状态、检查点和可训练参数；只有loss无法复现大模型训练。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

6.6 本章小结

坐标 26/26：6.6 本章小结。稳定证据键 CGPT-Z。 第6章 大型语言模型预训练把书目、模型论文、2023产品快照、应用假设和当前核查分列；演示与趋势必须给出复核日期和失败成本。 第6章 大型语言模型预训练只有在保存来源、数据/输入、目标、状态轨迹、单一故障、独立评估和恢复结果后，才能把目录名称升级为可验证知识；参数量、loss或流畅样例不能单独通过发布门。

先预测，再运行三个证据视图

先预测：只注入“只报告最终loss，隐藏分词版本、数据去重、并行切分和失败检查点”时，第6章 大型语言模型预训练的数据、token、模型状态、价值/奖励、训练检查点、生成输出或独立评估中的哪一项最先偏离？请写下可观测信号，再比较参考、故障和恢复轨迹。

分步1 / 3

上下文合同：选择正式坐标

语料—上下文—输出合同

第6章 大型语言模型预训练

选择正式目录坐标，再比较参考合同与单一反例如何改变同一条模型链。

阶段 1/4

第6章 大型语言模型预训练 · 来源与输入

输入
在锁定的一手研究与2023原书目录边界内重放分词器、分布式框架、预训练与参数高效微调
操作
冻结分词器、分布式框架、预训练与参数高效微调所需的数据、模型、算法、环境、版本和评估集
输出证据
第6章 大型语言模型预训练的来源快照、输入合同与未知项清单
裁决
第6章 大型语言模型预训练没有把目录、二手总结或2023产品描述冒充当前实现事实

最小可复现实验协议

  1. 为第6章 大型语言模型预训练冻结书目/论文版本、数据、tokenizer、模型或算法、环境、随机种子、计算预算和独立评估集。
  2. 运行参考路径，逐阶段保存token账本、数据谱系、并行拓扑、检查点与参数高效微调差分；只报告最终loss、奖励或自然语言输出，无法支持机制归因。
  3. 保持其余条件不变，只注入“只报告最终loss，隐藏分词版本、数据去重、并行切分和失败检查点”，记录数据、状态、目标或输出中的首个分岔及传播路径。
  4. 撤销故障，从同一检查点重放；只有状态、代理指标和独立评估都恢复，才允许接受归因或批准发布。

小结与上架门

第6章 大型语言模型预训练的核心不是罗列模型、框架或流行词，而是把分词器、分布式框架、预训练与参数高效微调放进一条可复算链：书目与论文限定能说什么，数据和目标决定学到什么，模型/算法状态说明怎样变化，单一反例定位首个错误，独立评估与恢复决定能否发布。最终交付token账本、数据谱系、并行拓扑、检查点与参数高效微调差分，并同时报告历史事实、当前证据、失败、未知和未测试范围。

练习与答案

练习

问题 1：第6章 大型语言模型预训练

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-A 对应的第6章 大型语言模型预训练设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 2：6.1 大型预训练模型简介

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-B 对应的6·1 大型预训练模型简介设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 3：6.2 预训练模型中的分词器

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-C 对应的6·2 预训练模型中的分词器设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 4：6.2.1 BPE

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-D 对应的6·2·1 BPE设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 5：6.2.2 WordPiece

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-E 对应的6·2·2 WordPiece设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 6：6.2.3 Unigram

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-F 对应的6·2·3 Unigram设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 7：6.2.4 SentencePiece

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-G 对应的6·2·4 SentencePiece设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 8：6.3 分布式深度学习框架

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-H 对应的6·3 分布式深度学习框架设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 9：6.3.1 并行范式简介

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-I 对应的6·3·1 并行范式简介设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 10：6.3.2 Megatron-LM

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-J 对应的6·3·2 Megatron-LM设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 11：6.3.3 DeepSpeed

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-K 对应的6·3·3 DeepSpeed设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 12：6.3.4 Colossal-AI

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-L 对应的6·3·4 Colossal-AI设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 13：6.3.5 FairScale

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-M 对应的6·3·5 FairScale设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 14：6.3.6 ParallelFormers

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-N 对应的6·3·6 ParallelFormers设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 15：6.3.7 OneFlow

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-O 对应的6·3·7 OneFlow设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 16：6.4 基于大型语言模型的预训练实战

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-P 对应的6·4 基于大型语言模型的预训练实战设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 17：6.4.1 项目简介

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-Q 对应的6·4·1 项目简介设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 18：6.4.2 数据预处理模块

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-R 对应的6·4·2 数据预处理模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 19：6.4.3 执行模型训练

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-S 对应的6·4·3 执行模型训练设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 20：6.5 基于大型语言模型的信息抽取实战

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-T 对应的6·5 基于大型语言模型的信息抽取实战设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 21：6.5.1 项目简介

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-U 对应的6·5·1 项目简介设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 22：6.5.2 数据预处理模块

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-V 对应的6·5·2 数据预处理模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 23：6.5.3 Freeze微调模块

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-W 对应的6·5·3 Freeze微调模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 24：6.5.4 LoRA微调模块

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-X 对应的6·5·4 LoRA微调模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 25：6.5.5 P-Tuning v2微调模块

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-Y 对应的6·5·5 P-Tuning v2微调模块设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 26：6.6 本章小结

为第6章 大型语言模型预训练中稳定证据键 CGPT-Z 对应的6·6 本章小结设计一个最小输入、一个单一故障和一个独立评估，说明首个状态分岔、需要保存的证据及不能外推的范围。

问题 27：公开与未知

列出第6章 大型语言模型预训练中一个可由原始论文核对的事实和一个必须保持未知的ChatGPT产品实现细节。

问题 28：三阶段泄漏

为什么SFT、RM和RL阶段共用测试样本会破坏第6章 大型语言模型预训练的私有化验收？

术语与证据对象

在第6章 大型语言模型预训练中，、、、、、组成最小证据语言。术语必须绑定数据、目标、状态和失败条件；只替换模型名、扩大参数量或提高代理奖励，不能自动扩大结论边界。

名词解释

本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。

数据谱系

第6章 大型语言模型预训练从来源、清洗、切分到训练和评估样本的追踪。

目标函数

第6章 大型语言模型预训练实际优化的损失、奖励或代理目标及其偏差。

状态轨迹

第6章 大型语言模型预训练训练、推理或环境交互中可重放的中间状态。

单一故障

第6章 大型语言模型预训练只改变一个因素以定位首个机制分岔的实验。

独立评估

第6章 大型语言模型预训练不复用训练、提示选择或奖励建模数据的检查。

历史边界

第6章 大型语言模型预训练仅在2023书目或指定论文版本成立的陈述。

复习本章（6 题）

讨论

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